論文の概要: Resource-Aware Pareto-Optimal Automated Machine Learning Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00073v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 19:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 16:08:57.619647
• Title: Resource-Aware Pareto-Optimal Automated Machine Learning Platform
• Title（参考訳）: リソースアウェアパレート最適自動機械学習プラットフォーム
• Authors: Yao Yang, Andrew Nam, Mohamad M. Nasr-Azadani, Teresa Tung
• Abstract要約: 新プラットフォーム Resource-Aware AutoML (RA-AutoML) RA-AutoMLは、フレキシブルで一般化されたアルゴリズムで、複数の目的に合わせた機械学習モデルを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6746303554275583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we introduce a novel platform Resource-Aware AutoML (RA-AutoML) which enables flexible and generalized algorithms to build machine learning models subjected to multiple objectives, as well as resource and hard-ware constraints. RA-AutoML intelligently conducts Hyper-Parameter Search(HPS) as well as Neural Architecture Search (NAS) to build models optimizing predefined objectives. RA-AutoML is a versatile framework that allows user to prescribe many resource/hardware constraints along with objectives demanded by the problem at hand or business requirements. At its core, RA-AutoML relies on our in-house search-engine algorithm,MOBOGA, which combines a modified constraint-aware Bayesian Optimization and Genetic Algorithm to construct Pareto optimal candidates. Our experiments on CIFAR-10 dataset shows very good accuracy compared to results obtained by state-of-art neural network models, while subjected to resource constraints in the form of model size.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の目的を考慮した機械学習モデルの構築と,リソースとハードウエアの制約を柔軟かつ一般化したアルゴリズムを実現するための,新しいプラットフォームであるResource-Aware AutoML(RA-AutoML)を提案する。 RA-AutoMLは、ハイパーパラメータサーチ(HPS)とニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)をインテリジェントに実行し、事前定義された目的を最適化するモデルを構築する。 ra-automlは、問題やビジネス要件によって要求される目的とともに、多くのリソース/ハードウェア制約を規定できる汎用フレームワークである。 RA-AutoMLのコアとなるのは,制約を意識したベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた社内検索エンジンアルゴリズムMOBOGAである。 CIFAR-10データセットに対する実験は、最先端のニューラルネットワークモデルによる結果と比較して非常に精度が良いが、モデルサイズという形で資源制約を受ける。

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